从海量咨询中挖掘用户想要但还没做出来的功能需求。
针对长对话中AI忘记前文信息的问题，优化记忆管理策略。
针对写日报耗时问题，利用AI聚合数据并生成管理层视角的日报。
针对AI胡说八道风险，设计高强度的对抗测试集（Red Teaming）。
针对传统知识库大模型读不懂的问题，重构结构，适配RAG技术。
针对海量非结构化数据，利用AI聚类分析，挖掘Top痛点。
针对渠道特性（微信/邮件/电话），配置差异化的AI人设与回复风格。
针对全量质检工作量大问题，利用AI筛选高价值录音供人工复检。
针对特定领域（医疗/金融/法律），强制AI输出免责声明，规避责任。
针对业务更新快、AI知识滞后问题，利用RAG技术实现即时学习。
针对夜间/假期无人值守，设计AI独立接待脚本，留住商机与安抚客户。
针对服务中的违规风险，建立AI自动质检规则库。
针对服务过程中的情绪变化，利用LLM进行实时评分与监控。
针对AI能力边界，设计无缝转接流程，避免死循环和体验断层。
针对客户一句话包含多个问题，设计CoT（思维链）拆解逻辑。
针对AI助手效果不明，建立采纳率评价体系，量化AI价值。
针对隐性流失风险，调整AI提示词参数，提高识别敏锐度。
针对工单记录繁琐问题，利用AI自动生成标准化摘要，提升流转效率。
针对坐席通话场景，利用AI实时监听并推送最佳回复，降低反应时间。
针对原始工单数据脏乱差问题，制定清洗规则以用于模型微调（Fine-tuning）。